https://layerx.connpass.com/event/301629/ での発表資料
生成AIでシステム開発はどう変わるか
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生成AI活用により9万6,000時間/月、 国内パートナー数の10%にあたる600人月相当の業務時間を創出
生成AI活用により9万6,000時間/月、 国内パートナー数の10%にあたる600人月相当の業務時間を創出 ～「AI活用No.1企業グループ」に向けて調査を実施～ ”すべての人にインターネット”を合言葉に、インフラ、広告、金融、暗号資産事業を展開するGMOインターネットグループ（グループ代表：熊谷 正寿）は、「AI活用No.1企業グループ」を目指し、グループを挙げて生成AIの活用を進めた結果、約9万6,000時間、国内パートナー（従業員）数の約10%にあたる600人月に相当する業務時間を創出しました。（※1）（※2） GMOインターネットグループでは、2023年4月に「AI（愛）しあおうぜ!プロジェクト」を立ち上げ、様々な施策を通じてグループ全パートナーのAI活用による生産性向上や、既存サービスへのAI機能実装、AI産業への新サービス提供を進めています。今回、プロジェクトの一環として、国内
【ChatGPT「GPTs（GPT Builder）」のおすすめ活用事例一覧】猛者達が開発した最強GPTsの使い方60選 | WEEL
2023年11月、ChatGPTの新機能「GPTs」が公開されました。 GPTsを活用すれば、ChatGPT上で手軽にGPT搭載ツールを作れます。しかもプログラミングなどの特別な知識も必要なく、自然言語だけで誰でも簡単に作成できるんです！ こんな画期的な機能、使わないなんて大損ですよ！ というわけで本記事では、GPTsの使い方について詳しく解説します。プログラミング知識ゼロの筆者が、実際にGPTsでツールを作成した様子をお見せしますので、ぜひ最後までご覧ください！ 【現在最強】GPTsの活用事例5選 ここでは2024年2月現在、SNS上で特に話題になっているGPTsの活用事例5選を紹介します！ 【Video AI by invideo】プロンプトから動画を生成できる！ SNS用ショート動画をお求めの方におすすめのGPTsがあります。 それが、プロンプトから動画を生成してくれる「Video
「生成AIを仕事で使い倒す人たち」に取材して回ったら「自分の10年後の失業」が見えてしまった
ChatGPTの発表から、1年が経過しようとしています。 熱狂は徐々に醒め、現在の利用状況はLINEの調査によると、全体の5％程度。＊1 その中でも、仕事で積極的に利用している人は、1％程度ではないかと推測します。 では、この1％の人たちはどのような方々で、どのように生成AIを仕事で使っているのか？ 9月の中旬から、10月の末にかけて、私は約40名の方に取材を行いました。 そして、私は一つの確信を得ました。 それは、「私は間違いなく10年後、失業する」です。 私は間違いなく10年後、失業する なぜなら、現場での生成AI利用は、仕事によっては 「ホワイトカラーの代替」 をかなり高いレベルでできることがわかったからです。 例えば、コンサルティング。 コンサルティングには、初期の段階で、仮説構築という仕事があります。 平たく言うと、調査・提案にあたって「課題はここにあるのではないか？」というアタ
【文系でもわかる】ChatGPTのキモ「Transformer」「Attention」のしくみ
第1回は、さまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツール「ChatGPT」の性能の鍵を握る「トークン長（GPTが文脈を意識できる過去の単語数）」やGPTの歴史的経緯について解説しました。第2回はGPTを支える自然言語処理 の分野で使用される深層学習モデル「Transformer」とその根幹となる「Attention機構（そのタスクにおいてどの単語の重要度が高く、注目すべきか決める仕組み）」についてです。TransformerとAttention機構の仕組みを定性的に把握し、それを踏まえてGPTの能力と可能性について考察したいと思います。テクノロジー領域に明るくない人でもわかる記事を目指します。
「AIで業務効率を10倍に」、電子機器大手「Anker」のChatGPT活用法 | 36Kr Japan | 最大級の中国テック・スタートアップ専門メディア
画像や動画用シナリオをAIで自動生成すると、マーケティング部署がこれまで2時間かけていた業務がわずか15分に縮まる。ChatGPTを使って取扱説明書などの資料を翻訳すると、パッケージ制作部署では翻訳料が年間40万〜50万元（約800万〜1000万円）も浮く。メール返信やメール支援機能にAIを導入すると、カスタマーサービス部署では業務にかかる時間を週に150時間分も省くことができるほか、広告担当部署では平均広告収入が8%増加し、開発所要時間は5時間から数分単位に短縮するという。 大規模言語モデルに代表されるAI関連技術が盛り上がりを見せた2023年、モバイル充電機器ブランドANKERなどを傘下に有する「安克創新科技（Anker Innovations）」（以下、Anker）も、社内でAI導入の取り組みを始めた。既存の職位に従事してきた従業員にリスキリングに取り組んでもらい、業務効率を上げて業
LangChainの「Chain」や「Agent」を使う時は注意が必要 「Chat APIの形式を活かした実装かどうか」の確認方法
「LangChainソースコードリーディング／テーマ：OpenAI Chat APIを『ちゃんと』使う」は、LangChainでOpenAI Chat APIを「ちゃんと」使うことをテーマとして、ソースコードリーディングを実施する勉強会です。ここで大嶋勇樹氏が登壇。続いて、Memory機能がChat APIをちゃんと使っているかを実際のソースコードから確認します。 LangChainにはなぜMemoryという機能があるのか 大嶋勇樹氏：続いて、OpenAI Chat APIを「ちゃんと」使うには、ということをもう少しやっていこうと思います。 ここではLangChainのMemory機能を扱おうと思いますが、LangChainにはMemoryという機能があります。なぜそんな機能があるのかの背景からいきます。 そもそも、LangChainなしのOpenAIのAPIというものは、前回のやり取りを
LLMのファインチューニング で 何ができて 何ができないのか｜npaka
LLMのファインチューニングで何ができて、何ができないのかまとめました。 1. LLMのファインチューニングLLMのファインチューニングの目的は、「特定のアプリケーションのニーズとデータに基づいて、モデルの出力の品質を向上させること」にあります。 OpenAIのドキュメントには、次のように記述されています。 ファインチューニングは、プロンプトに収まるよりも多くの例で学習することで、Few-Shot学習を改善します。一度モデルをファインチューニングすれば、プロンプトにそれほど多くの例を提供する必要がなくなります。これにより、コストを削減し、低レイテンシのリクエストを可能にします。 しかし実際には、それよりもかなり複雑です。 LLMには「大量のデータを投げれば自動的に解決する」ような創発的な特性があるため、ファインチューニングもそのように機能すると人々は考えていますが、必ずしもそうではありませ
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン.pdf
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン 2023/06/26 一般公開用 デジタル庁 Fact&Data Unit 大杉直也 ↑マイナンバー交付数のダッシュボードを作っているところです 「Microsoft でテストされたアイデアのうち、改善を示すメトリクスを実際に改善できたのは3分の1にすぎない」 (Microsoft社 元Vice President) 「もしあなたが実験主導のチームにいるなら、70%の仕事が捨てられることに慣れてください。それに応じてプロセスを構築しましょう」(Slack社 Director) A/Bテスト実践ガイド p14より 一方で 「アイデアの価値を見積もることは難しい。このケースでは、年間１億ドルの価値ある単純な変更が何か月も遅れていた。」(同著 p5より) こともあります 午前中のアイデアソンで出たアイデアはちゃんと検証するまで価値があるかは不明です
文章生成AI利活用に関するガイドライン.pdf
文章生成AI 利活用 ガイドライン Version 2.0 令和6年（2024年）4月 東京都デジタルサービス局 2 はじめに このガイドラインは、東京都で初めてとなる文章生成AI の利活用ガイドラインです。 ChatGPTをはじめとする文章生成AIは、都職員の業務 のあり方を大きく変革する可能性を秘めている一方、 様々なリスクも指摘されています。このため、業務での 活用にあたり期待する効果を得るためには、その特性を よく理解し、正しく利用することが重要です。 東京都では、デジタルサービス局に検討プロジェクト チームを設置して、文章生成AIの利活用について議論を 重ね、令和5年８月、検討の成果をガイドライン （Version 1.0）としてまとめ、文章生成AIの全庁利用 を開始しました。 その後、10月に利用状況についてアンケートを行った ところ、活用事例やプロンプト例を求める声が多かった
中小企業のＡＩ活用促進について（METI/経済産業省）
これからAI導入にチャレンジする企業向け ① AI導入ガイドブック 構想検討パンフレット ※これからAIにチャレンジする企業は、まずコチラ！ AI取組領域検討のためのワークシート ② AI導入ガイドブック 需要予測（製造） ③ AI導入ガイドブック 予知保全 ④ AI導入ガイドブック 加工図面の自動見積もり 社内にAI人材・IT人材を保有している企業向け ⑤ AI導入ガイドブック 需要予測（小売り、卸業） ⑥ AI導入ガイドブック 外観検査（部品、良品のみ） ⑦ AI導入ガイドブック 外観検査（部品、不良品あり） その他 AI導入ガイドブック 概要版（背景と課題意識） 2019年度 戦略的基盤技術高度化・連携支援事業(中小企業のAI活用促進に関する調査事業)調査報告書 2020年度 戦略的基盤技術高度化・連携支援事業(中小企業のAI活用促進に関する調査事業)調査報告書 別紙１ 別紙２ 関連
生成AI用Cognitive Searchの言語アナライザーを日本語にしたい - Qiita
6/22時点の課題 先日(6/19)発表されたAzure OpenAIのAdd your dataの機能を使うと簡単に独自データと連携できることを前回の記事で記載しました。「Upload files」を使うと手元にあるPDFをアップロードするだけで、チャンク分割からインデックス作成までワンクリックで自動実行され、GPTと連携することができます。 しかし、Add your data経由でCognitive Searchのインデックスを自動作成した場合、いくつかの課題があります。 [検索精度] Add your data経由でインデックスを作ると、contentフィールドの言語アナライザーが英語(デフォルト)になり、Cognitive Search自身の日本語の検索精度が少し悪い。使えないことは無いけど本番化にあたってはもう少し頑張ってほしいレベル。 [更新の自動化] Cognitive Se
Azure OpenAIの「Add your data」で出来ること出来ないこと
この記事の主題ではないので簡単に説明しますが、PaaSへのアクセスを閉域化するのがPrivate Endpoint、PaaSからのアクセスを閉域化するのがVNet統合です。 非対応だった以前までの内容 では、登場人物全てが閉域化に対応しているのに、なぜ「Add your data」は閉域化できないのでしょうか。それはAzure OpenAIからCognitive Searchへの通信が執筆時点ではパブリックのみになっているからです。「Add your data」の仕組み図を閉域ネットワーク的に書き換えると以下の図のようになります。 ネットワーク閉域化をしている場合、インターネットからのアクセスを遮断するのでAzure OpenAIからのインターネット経由のアクセスができなくなります。そのため、執筆時点では「Add your data」は閉域化できないということになります。Azure Ope
生成AI活用の試行錯誤〜Ubie社での取り組み〜｜masa_kazama
生成AIChatGPTをはじめとするGenerativeAI(生成AI)は、テレビや新聞で見ない日はないくらいに話題になっています。YouTubeでも芸人さんがChatGPTを紹介する動画が多数出ています。（個人的に、芸人かまいたちの「ChatGPTに漫才を作ってもらう」という動画が好きです。） 企業でも、ソフトバンクやNTTなどの大企業が、会社を上げて生成AIの開発・活用をしていくと発表しています。行政においても、横須賀市やつくば市が生成AIを積極的に業務に取り入れようとしています。今後ますます多くの企業・行政・個人が生成AIを活用していくと思います。 このブログ記事では、AI×医療のベンチャー企業Ubieでの生成AI活用の試行錯誤してきた取り組み事例をご紹介します。今後の生成AI活用に少しでもご参考になれば幸いです。（プロダクトへの活用はまだ検証中なため、生成AIによる社内生産性向上の
Azure OpenAI Service を検証目的で使い始めるまでにやったことまとめ | DevelopersIO
Azure OpenAI Service を利用するための申請内容やチーム内の利用ルールを検討するために調べたことや対応したことをまとめました。作成した利用ルールの説明会の内容についても記載します。 以前に Azure OpanAI Service を検証目的で利用するための準備をする機会があったため、利用申請前に確認したことや利用のためにルール化したことを本ブログにまとめたいと思います。また、実施した利用ルールの説明会の内容についても記載します。 前提条件 導入・導入の前提条件は下記でした。 Azure AD は社内で導入済み Azure サブスクリプションは社内で払い出されたものを利用 チームの複数人が検証用途で Azure OpenAI Service を利用 Azure OpenAI を利用するサブスクリプションと Azure AD ユーザーとの信頼関係が既にある状態です。 もし組
第2回 LLM 勉強会
2023年6月19日（月）に国立情報学研究所にて第2回 LLM 勉強会を開催しました。 プログラム 勉強会の運営に関する議論（黒橋） NII からの話題提供（相澤） [資料] NICT の活動報告（鳥澤） [資料] ABCI トライアルの報告（坂口） [資料] レトリバからの話題提供（西鳥羽） [資料] サイバーエージェントからの話題提供（石上・佐々木） mdx プロジェクトに関する議論（ポリシー、各WGの進捗報告、mdx 利用方法）（河原・空閑） [資料1] [資料2] 参加者 現地15名・オンライン50名程度
20230614_「ChatGPTについて調べてくれ」と社長から特命を受けた人のためのChatGPT概論(40min版)
https://forest.f2ff.jp/introduction/7866?project_id=20230601
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How CMOs Are Succeeding with Generative AI
大規模言語モデルを Fine Tuning すべきタイミングとその方法
https://www.meti.go.jp/meti_lib/report/2020FY/000245.pdf